“不知道啊，可能在AI实验室那边吧。”

“英伟达的显卡送过来了，如果AI能像文总说的那样出成果，对于游戏行业的推动是巨大的。”

“这么多显卡，AI那边用得到吗？按我说的不如拿来挖矿……”

……

文韬此时还真就在AI实验室里。

进入决赛之后，文韬的重心还是会向工作转移。

自从英伟达的显卡送到后，关于用显卡去训练AI大模型在实验室里就论证了很多次，遇到的困难很多，文韬也该去了解一下情况了。

gtx580虽然在2011年是顶级显卡，黑洞利用显卡训练AI也比opeAI要早了5年，但此时的GPU算力和5年后肯定差距很大。

算力不够的情况下，多卡训练就成了必要的一步。

但第一步就卡住了，到底是用多少显卡来训练呢？

8张？16张？128张？1024张？

并不是说用的卡越多越好，千卡的算力当然比8张大得多，但是同时，这也意味着通信时间增加和故障概率的增加。

除非是训练大模型大数据这类的大问题，否则千卡训练是真用不上。

无论是用多少张，都是要不断探讨的。即便是训练小模型，也会出现各种问题。

特别是从小到大的阶段，明明是好好的，一变大各种问题都出来了。

宕机、性能提升不足预期、损失曲线出大问题。

大家都没什么经验，只能一点点研究。看log，看数据，看gradiet的大小分布，和其他模型的训练进行记录做比对，做可视化。

有没有用千卡训练过模型其实并不重要，重要的是探索出一条可重复的模型训练技术路线。

黑洞肯定要训练自己的大模型，但那不是现在。

从8卡、16卡开始，一点点训练不同的内容，再一点点增加，最终才能染指大模型。

那么，既然现在用不上那么多显卡，又不为了挖矿，那为什么要斥巨资买下10万张GTX580呢？

电子产品迭代的速度可是十分惊人的，一不小心就贬值，又不像4090这种还能不断涨价的顶尖显卡。

文韬的打算是，开个网吧。

具体来说，为了吃鸡开个网吧。

再具体一点，为了吃鸡跑自动化AI，尝试训练DLSS1.0。

1.0DLSS，是利用AI的深度学习的技术，将低分辨率的游戏画面提升为高分辨率。

最大的缺点就是数据量不足。

所以，这个网吧的使命，就是一天24小时不间断的运行吃鸡，然后利用这些庞大的数据喂给AI，完成DLSS1.0。

为此，至少需要2个AI工具。

第一个是自动化运行。

文韬没办法找10万名玩家到“网吧”来一秒不停的玩吃鸡，吃鸡就算再好玩，人的身体也受不了，因此需要自动化。

第二个工具是自动化数据生成。

靠人工提取数据再喂给AI是不可能的，黑洞全体员工007也没可能。

最后还要将训练好了的DLSS1.0兼容到580以上的显卡，这个就需要和英伟达谈了。

最好的结果是，黑洞联合英伟达推出升级版的580TI，或者在更高级别的显卡上兼容，最后靠吃鸡的游戏质量和全球爆火的情况，倒逼所有网吧升级硬件。

这样，在没有更好硬件的条件下，才有可能让吃鸡顺利上线。